유무선 초고속 인터넷 연결과 모바일기기의 발달로 사이버공간을 이용하는 멀티미디어 교육용 콘텐츠에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 인터넷 가상공간에서 로봇조립에 대한 이해를 돕기 위해서 교육용 콘텐츠를 디자인하고 구현한다. 콘텐츠는 로봇 부품을 사용자가 조립해 나가는 과정으로 플래시 애니메이션 기법과 액션 스크립트을 활용해서 동영상과 상호작용을 조립과정 콘텐츠에 나타내었다. 인터넷 가상공간에서 사용자 중심의 상호 작용을 통하여 로봇 조립과정을 구현함으로써 가상공간에서 사용자 직접 조작으로 조립함으로서 교육효과를 증진시킬 수 있다. 현재의 구현과정은 이미지위주의 제한적 조립과정이지만 향후에는 3차원 모델링기반의 AR(증강현실) 구현으로 발전할 수 있다.
일반 산업용 로봇의 위치정밀도는 $100{\mu}m$ 정도임에 반해, 정밀부품의 조립공차는 수십 ${\mu}m$ 이내이다. 또한, 조립공차가 작을 경우 미소한 위치/각도 오차에 의해 재밍 또는 웨징이 쉽게 발생하며, 위치제어 기반의 로봇인 경우 부품 조립 시 접촉력을 적절히 조절하지 못하여 조립물이 파손될 가능성이 크다 이와 같은 문제를 해결하기 위하여 접촉력에 능동적으로 반응할 수 있는 힘제어 기반의 로봇조립에 대한 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 기존의 산업용 로봇에 적용하기 용이하도록 위치제어 기반의 머니퓰레이터에 힘제어를 적용할 수 있는 시스템을 구현하였다. 머니퓰레이터에 어드미턴스 필터를 이용한 임피던스 제어를 적용하여 안정적인 접촉운동을 구현하였다. 또한, 임피던스 제어와 blind 검색을 적용하여 정밀부품을 조립할 수 있음을 검증하였다.
로봇 프로그래밍은 학습자에게 흥미를 부여할 수 있다는 장점이 있다. 그러나 오류가 발생했을 때, 로봇의 하드웨어의 문제인지, 프로그램의 논리적 문제인지를 발견하기 쉽지 않다는 단점이 있다. 따라서 본 연구는 학습자가 로봇 프로그래밍에서 조립의 문제를 제외하여 프로그램의 문제해결에 집중할 수 있도록 지원하는 시뮬레이션 도구를 개발하고자 하였다. 또한 학습자의 수준을 고려하여 스케치한 로봇의 작동모습을 로봇에 직접 다운로드 하기 이전에 결과를 확인할 수 있도록 개발하고자 하였다. 본 연구는 초보학습자가 자신의 아이디어를 스케치하여 표현하고 시뮬레이션을 통해 결과를 확인할 수 있도록 하였다. 뿐만 아니라 프로그램을 조립된 로봇에 다운로드하여 실제 수행할 수 있는 Etoys기반 로봇 프로그래밍 도구를 개발하였다. 자동문과 같이 학습자가 일상에서 접하기 쉬운 환경에서 정보과학 원리가 어떻게 활용되고 있는지 스케치 기반 시뮬레이션을 통해 로봇으로 확인할 수 있는 도구라는 점에서 의미가 있다.
조립 부품 이미지에 해당하는 3D CAD 모델 매칭 기술은 최근 로봇 조립 기술의 발전으로 필요성이 대두되고 있다. 이미지 기반 3 차원 모델 매칭 연구는 진행되어 왔지만 가구 부품 이미지와는 특성이 다른 RGB[5] 이미지나 스케치 이미지를 다루는[1] 접근들이었다. 딥러닝을 사용하는 스케치 이미지 기반 3 차원 물제 검색 연구에서는 대부분 3 차원 이미지를 다각도에서 렌더링한 view 이미지들에서 feature를 추출하고 pooling 하여 하나의 feature를 출력한다. 그러나 기존의 view pooling 방식은 단순한 평균 방식으로, 부품 이미지에 따른 view를 반영하기에는 한계가 있었다. 따라서 본 논문에서는 조립 부품 이미지 기반 3 차원 물체 검색을 위해 query 부품 이미지에 따라 다른 view 이미지에 집중할 수 있는 방식의 attentional view pooling을 제안한다. 또한 조립 부품 데이터의 특성 상 class 당 CAD 모델이 하나인 상황이므로 학습 데이터가 터무니없이 부족하여 이를 해결하기 위한 학습 데이터 증강 방법을 제안한다. 실험은 의자 부품 11가지에 대해 진행하였고 이를 통해 제안하는 방식의 성능을 입증하였다.
최근에는 증강현실, 로봇공학 등의 분야에서 객체의 위치 검출 이외에도, 객체의 자세에 대한 추정이 요구되고 있다. 객체의 자세 정보가 포함된 데이터셋은 위치 정보만 포함된 데이터셋에 비하여 상대적으로 매우 적기 때문에 인공 신경망 구조를 활용하기 어려운 측면이 있으나, 최근에 들어서는 기계학습 기반의 자세 추정 알고리즘들이 여럿 등장하고 있다. 본 논문에서는 이 가운데 Dense 6d Pose Object detector (DPOD) [11]의 구조를 기반으로 하여 가구의 조립 설명서에 그려진 가구 부품들의 자세를 추정하고자 한다. DPOD [11]는 입력으로 RGB 영상을 받으며, 해당 영상에서 자세를 추정하고자 하는 객체의 영역에 해당하는 픽셀들을 추정하고, 객체의 영역에 해당되는 각 픽셀에서 해당 객체의 3D 모델의 UV map 값을 추정한다. 이렇게 픽셀 개수만큼의 2D - 3D 대응이 생성된 이후에는, RANSAC과 PnP 알고리즘을 통해 RGB 영상에서의 객체와 객체의 3D 모델 간의 변환 관계 행렬이 구해지게 된다. 본 논문에서는 사전에 정해진 24개의 자세 후보들을 기반으로 가구 부품의 3D 모델을 2D에 투영한 RGB 영상들로 인공 신경망을 학습하였으며, 평가 시에는 실제 조립 설명서에서의 가구 부품의 자세를 추정하였다. 실험 결과 IKEA의 Stefan 의자 조립 설명서에 대하여 100%의 ADD score를 얻었으며, 추정 자세가 자세 후보군 중 정답 자세에 가장 근접한 경우를 정답으로 평가했을 때 100%의 정답률을 얻었다. 제안하는 신경망을 사용하였을 때, 가구 조립 설명서에서 가구 부품의 위치를 찾는 객체 검출기(object detection network)와, 각 개체의 종류를 구분하는 객체 리트리벌 네트워크(retrieval network)를 함께 사용하여 최종적으로 가구 부품의 자세를 추정할 수 있다.
로봇은 지식기반사회에서의 요구하는 기초 능력과 문제해결력 함양을 위한 학습을 충족시켜줄 것으로 기대된다. 또한 로봇교육은 공학적으로 여러 기술이 관련되어 있으므로 통합적인 기초 교육이 가능하게 할 것이다. 그러나 학습 내용, 학습 방법 및 학습 교재에 대한 연구가 부족하므로 외국에서 실시하고 있는 로봇교육과정을 분석하였다. 해외 사례 분석 결과 로봇을 통해 기초 능력과 문제해결력을 함양하기 위한 교육목표를 체계적으로 달성하기 위해서는 학교 교육과정으로 운영되어야 하며 로봇의 특성과 관련된 과학, 수학, 기술, 공학의 내용 요소들을 추출하며 로봇소양에 대한 내용뿐만 아니라 로봇활용에 대한 내용으로도 구성해야 하며 로봇 창작 시스템을 이용하여 단순한 로봇 조립보다는 창작 및 프로그래밍의 과정이 이루어질 때 효과적으로 학습의 성과를 거둘 수 있을 것이다.
본 연구는 조선 소조립, 판넬조립 등의 공정에서 발생되는 필렛 용접 부위의 용접 자동화를 위한 로봇 시스템 개발에 관한 연구이다. 조선등의 중공업 분야에서는 작업이 중량이고 대형임에 따라 로봇이 부재의 특정위치로 이동하여 작업해야 한다. 또한 작업대상의 형상이나 치수가 매번 변경됨에 따라 이에 능동적으로 대처할 수 있어야 한다. 본 연구에서는 두 대의 로봇(2대x6축=12축)이 다축 문형 캔트리(4축)에 장착된 조선용 필렛용접 로봇 시스템(16축)을 개발하였다. 필렛용접부재를 중심으로 두 대의 로봇이 양쪽을 동시에 용접하는 방식으로 고속회전토치를 적용하여 위빙동작없이 원하는 용접각장(Leg Length)을 생성할 수 있다. 캔트리 시스템은 PC 기반의 별도 제어기로 구성하여 두 대의 로봇 제어기와 신호 입출력에 의해 동시동작이 가능하도록 하였으며, 작업장에 놓인 부재의 위치오차를 보장하기 위하여 시각센서를 적용하였다. 용접시작점의 위치보정을 위한 시작점 검출을 위해접촉센서(Touch Sensor)를 적용하였으며, 용접선 추적을 위해서 아크센서(Arc Sensor)를 적용하였다. 본 시스템 2000년 1월 제작 설치가 완료되어 현재 성능 테스트가 완료된 상태로 향후 생산현장에 적용될 계획이다.
교육부가 중점 추진하는 누리과정은 교육과 보육에 대한 국가차원의 표준화된 교육과정으로서 취학전 교육의 질을 제고하고, 생애 초기의 공정한 출발선을 보장하며 전 영역에서 창의 인성 교육을 강조하고 있다. 영유아기 누리과정의 창의교육을 위한 곤충로봇을 개발하여 흥미와 교육효과를 높였다. 기존의 지면을 사용한 조립도와 온라인 홈페이지를 이용한 교육용 로봇의 조립과 학습에 VR을 이용하여 조립과 교육내용학습에 효과를 높였다. 유아들이 로봇을 학습하기 위해서는 적극적인 관심과 학습의 동기가 필요하며 정보기반사회에서의 정보기술을 활용한 창의적인 학습 또한 필요하다. 증강현실에서 사용될 마커는 로봇에 관한 3차원의 모델정보를 연계하여 증강하고, 이는 마커를 통하여 증강현실의 대상 마커와 카메라와의 상대 좌표계 변환을 구하고, 그 마커내의 패턴을 이용하여 미리 정의된 패턴 중 무엇인지에 대한 결정을 할 수 있도록 한다. 본 논문을 통하여 교육용 조립로봇의 현실세계에서의 창의교육과 증강 가상환경으로 표현되는 스마트교육을 융합하여 새로운 형태의 첨단 스마트교육을 제시하여 국가인재의 조기육성을 통한 인재대국의 기초를 마련하고자 한다.
무인차량의 야지 자율주행에 있어서 지형 및 환경 인식기술은 다양한 지형/지물에 대한 인식, 분류 및 융합을 통하여 최종적인 자율주행 및 임무 목적용 인식 맴을 제작하기 위한 기술이다. 병렬기구는 조립, 포장, 기계가공, 크레인, 수중공학, 항공 및 해양구조, 비행 및 3D 시뮬레이션, 위성 접시안테나 위치제어, 망원경 자세제어, 그리고 정형외과 수술 등 여러 분야에 사용되고 있다.
기존의 교육용 로봇은 산업용 로봇을 사용하거나 토이 로봇을 사용하여 텍스트 기반으로 프로그램 하는 방식을 많이 사용하고 있으며 학습자들은 텍스트 기반 언어 문법으로 인해 로보틱스 학문에 대한 어려움을 겪는 경우가 많았다. 개발된 교육용 로봇은 카메라 및 컬러 트래킹 기능과 탈착 가능한 다양한 센서와 엑츄에이터 모듈, 오픈 하드웨어 지원 및 그래픽 언어기반으로 프로그램 방식을 가지고 있다. 본 연구에서는 최근 초중학교 소프트웨어 교육의 일환으로 사용되어지어 지고 있는 그래픽 모듈 조립방식의 스크래치를 기반으로 한 프로그램 방식을 사용하는 교육용 로봇을 개발하고 이를 현장 교육에 도입하는 새로운 교육 방식에 대해 언급하기로 한다. 또한 개발된 교육용 로봇을 대상으로 한 커리큘럼의 일례가 제시되었으며 실제 초등학교 학습에 적용한 결과 기존 교육에 비해 학생들의 창의성을 살린 교육의 수월성이 좋은 것으로 파악되었으며 이는 제시된 접근 방법이 타당하고 효율적이라는 것을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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